查询本机的所有镜像信息 docker images #查询本机的镜像信息，只以镜像ID显示 docker images -qa 查询镜像 docker search XXX # 使用过滤条件,查询超过2000颗星的XX镜像 docker search xxx -f stars=2000 查看帮助信息 docker search --help 也可以在docker hub上进行
1、docker安装远程镜像 https://www.cnblogs.com/fangwu/p/8951813.html 安装镜像：docker pull mysql:5.6查看镜像：docker images 删除镜像：docker rmi "imgeid" 2、docker安装本地镜像 1）新建dockertest目录，cd dockertest 2）新建mysql目录，将conf和data数据拷贝进来 3) cd /dockerte
## 链接 https://statsandr.com/blog/what-statistical-test-should-i-do/ 偶然间发现的一个博文 $/i, //图片文件 use
1、targetSdkVersion 29 以下 不包含29 使用 android:requestLegacyExternalStorage="true"可以解决问题android:requestLegacyExternalStorage="true" 操作文件需要设置为true2、如果targetSdkVersion大于29的话 把裁剪后的路径修改为公共路径 但是仅在模拟上可运行，真机还是不行g
1、将镜像导出到本地 docker save mytomcat > E:\docker\images\mytomcat.tar 2、 删除镜像 # 删除docker中的镜像，方便测试后续的镜像导入docker rmi mytomcat 3、 导入本地的镜像 docker load < E:\docker\images\mytomcat.tar
1 前言 搞容器开发一段时间后，想看看都有哪些镜像，执行了一下docker images -a，蒙圈了，有一堆:的镜像。不知有什么用，不知能不能删，不知会不会占用很多空间。接下来我们探索一下吧。 2 镜像也有好坏吗？ 这些:镜像可分为两类：好与坏、有用与无用、不建议删除和建议删除的。 2.1 好的none 好
用文字创造无尽图像可能，俄语版Dall-E预训练模型上手 (内含自动翻译，可输中文) 瞧一瞧，看一看，这dalle真奇妙，写入你所念，绘出你所想。 脑洞大开的你，可千万别错过。 “鳄梨形椅子” “漂亮动漫女孩” “A group of Shiba Inu flying in the sky”（一群柴犬在
TorchVision中给出了AlexNet的pretrained模型，模型存放位置为https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth ，可通过models.alexnet函数下载，此函数实现在torchvision/models/alexnet.py中，下载后在Ubuntu上存放在~/.cache/torch/hub/checkpoints目录下，在
Qt在进行2D图像显示时，有很方便的色条接口，可以让灰度图基于其设计的色条进行上色，比如设置1为红色，0.55为黄色，0.45为绿色，0为蓝色，那么灰度图就会在归一化后按照从蓝到红（从小到大）进行渐变色上色。但是有时候这个接口需要搭配的代码太多，给开发带来一定麻烦，因此我基于其原理写了一个可
点击查看代码 ``` ``` <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" cont
后端(node简易版)接口数据： //分类的接口 router.get('/api/goods/list', function (req, res, next) { res.send({ code: 0, data: [ { //一级 id: 0, name: '推荐', data: [ {
实验准备 被压缩图像 按光栅扫描顺序存储的256*256像素8位灰度图sena.img sena.img 程序 均匀量化编码器uqimg_enc 使用方法：uqimg_enc [ -i infile ][ -o outfile ][ -l numlev ][ -b numbits ][ -m max_value ][ -t min_value ][ -x row_size ][ -y col_size ] -i inf
需求： 现在的数据集形式： 举例：train文件夹下的形式 也即现在图像数据已经按照标签划分到了相应的文件夹下，然后想把所有的图像数据统一放到’./images’文件夹下，同时生成相应的索引文件，方便后续适配自己继承实现的torch.utils.data.Dataset类。 代码： import os import shutil
当一个host中镜像和容器较多，需要重置时可选择删除其中部分或全部的镜像和容器。那么你就需要下面的操作了。 1、删除容器 1）首先需要停止所有的容器 docker stop $(docker ps -a -q) 2）删除所有的容器（只删除单个时把后面的变量改为image id即可） docker rm $(docker ps -a -q)
对于CMS或者是其它,使用下面的代码 <div class="morepic"> {volist name=":getArray($pics=$rs.picurls?:fun('content@get_images',$rs.full_content))" id="vs"} {if $i<4}<a href="{$rs.url}"><
查看端口状态 netstat | grep 10252 开启端口 sudo ufw allow 10248 防火墙命令 sudo ufw enable sudo ufw disable sudo ufw status 查看docker镜像 docker images 查看kubelelt镜像 kubeadm config images list 重启kubelete服务 systemctl restart kubelet
## **docker指令：** 杀死所有正在运行的容器 docker kill $(docker ps -a -q) 删除所有已经停止的容器 docker rm $(docker ps -a -q) 删除所有未打 dangling 标签的镜像 docker rmi $(docker images -q -f dangling=true) 删除所有镜像 docker rmi $(docker images -
一、问题 当安装虚拟机时系统时没有设置swap大小或设置内存太小，编译程序会出现virtual memory exhausted: Cannot allocate memory的问题，可以用swap扩展内存的方法。 二、解决方法 在执行free -m的是时候提示Cannot allocate memory: （swap文件可以放在自己喜欢的位置如/var/swap） [
centos7 U盘安装卡在 starting dracut initqueue hook U盘安装卡在 starting dracut initqueue hook U盘安装CentOS时停在Reached target Basic System U盘安装centos7启动过程中出现： [ok] Reached target Basic System 或者 [ok] starting dracut initqueue hook 到下一行就不
摘要：天文图像对于探索和理解宇宙至关重要。能够进行深度观测的光学望远镜，如哈勃太空望远镜，在天文学界被大量订购。图像通常还包含加性噪声，这使得在进一步数据分析之前对数据进行后处理时，必须先去噪。为了最大限度地提高天文成像后处理的效率和信息增益，我们转向机器学习。我们提
不能以偏概全哈，就我个人而言，在日常编程中一般都会用到两个编译器——Pycharm和Jupyter，在刷算法、写爬虫时会用到前者，因为我习惯用Pycharm里的Debug功能调试，很容易找出代码中的Bug。 而进行数据分析、机器学习时就会用到后者，因为Jupyter编译器利用的IPython是一种交互式计算和
### 布隆过滤波器 本质上来讲，布隆过滤器是一种数据结构，是一种低成本、高性能、巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），可以高效地更新和查询，可以用来实现大数据量情况下的 **“某样东西一定不存在或者可能存在”**。 这种看似不能够100%的告诉我们准确结果的数据结构，由
路径使用require@ icon: new AMap.Icon({ image: item.rtuStatus == 1 ? require("@/assets/images/online.png") : require("@/assets/images/offline.png"), // imageSize: [64,
bootloader 引导操作系统 (包括kernel,文件系统，设备树) /***************** kernel格式之zImage *****************************/ 1. The most well known format for the Linux kernel is the zImage. 2. The zImage contains a small header followed by a self-extract
